Günümüz teknoloji dünyasında, popülerliğini koruyan kavramlar arasında Big Data gelmektedir. Verilerin analiz edilme sürecinden sonra, sınıflandırılarak, anlamlı ve işlevsel hale dönüştürülmüş şeklinde Big Data (Büyük Veri) denilmektedir. Big Data, hem bireysel hem de kurumsal zemindeki veri gruplarının, internet üzerinden tüm dünya ile paylaşılmasına imkan tanımaktadır. İlk çıkış noktası genetik ve astronomi alanlarında olan Big Data, internet çağında farklı bir boyut kazanmıştır.
İnternet kullanımının artması, online platformların çoğalması Big Datanın her geçen gün daha fazla büyümesini desteklemektedir. Big Datanın tamamı gerçek verilerden oluşturulmakta ve analiz edilmektedir. Big Datanın önemi, maliyetleri düşürdüğü, spesifik ve doğru kanallara reklam verme imkanı sağladığı, iş gücünden tasarrufu mümkün kıldığı ve beklentiler doğrultusunda ürün geliştirme gibi birçok alanda doğru karar vermeye destek olması şeklinde vurgulanmaktadır.
Big Data Nasıl Oluşur?
Big Data oluşumunu açıklamadan önce “veri” kavramını tanımlamak fayda sağlamaktadır. Veri kelime anlamı olarak, araştırma sonuçlarından, gözlem süreçlerinden, internet üzerinden, sosyal medya araçlarından, sensörlerden ve daha birçok kaynaktan elde edilmiş olan genel bilgileri ifade etmektedir. Big Data içerisinde birbirinden farklı veriyi barındırmaktadır.
Big Datayı besleyen ve büyümesini sağlayan kaynaklar aşağıdaki gibi sıralanmaktadır;
- Kullanım süreleri gittikçe artış gösteren sosyal medya hesaplarındaki tüm etkileşimler (beğeni, paylaşım, yorum gibi)
- Arama motorları ve bu araçlar üzerinde her arama yapıldığında bırakılan dijital parmak izleri
- Mobil bankacılık ve İnternet bankacılığı kullanımı sırasında, hesap işlemlerinde yapılan tüm hareketler
- Kişisel ya da kurumsal bloglar, mail hesapları
- Sensör kullanımları
- Bireysel internet kullanımındaki tüm etkileşimler (web sitesi ziyaretleri, online alışverişler, dizi, film izleme süreçleri gibi)
Yukarıda sıralanan her bir işlem, gün içerisinde periyodik olarak kullanılmaktadır. Big Data nasıl kullanılır? sorusuna da yanıt veren aşamalar, her geçen gün farklı alanlara entegre ediliyor. Tüm işlemler sonrasında ortaya çıkan etkileşimler Big Datayı daha da besleyerek, sürekli büyümesini sağlıyor.
Big Data Bileşenleri Nelerdir?
Big Datanın kullanım alanları çeşitlilik gösteriyor. Tüketici hedef kitlesinin davranış şekillerini izlemek isteyen e-ticaret satıcıları, yeni trendler oluşturmayı amaçlayan şirketler, girişimci ve araştırmacılar Big Datayı aktif olarak kullanıyor.
Big Data kullanımının zeminini oluşturan veri bileşenleri 5 ana gruptan oluşuyor ise aşağıdaki şekilde sıralanıyor;
- Çeşitlilik Bileşeni (Variety) : Big Data içerisinde üretilen verilerin geniş bir kısmı, farklı formatlara sahip oluyor. Mobil cihazlar içerisinde bulunan telefon ve tabletler, bilgisayarlar, farklı işletim sistemleri ya da dillerinden ulaşan veriler, farklı formatların oluşmasını sağlıyor.
- Hız Bileşeni (Velocity) : Teknolojinin her geçen gün gelişmesi ve buna paralel olarak sunduğu imkanların yükselişi, verilerin miktarını, oluşturulacak işlem sayısını ve çeşitlilik durumlarını da artırıyor.
- Hacim Bileşeni (Volume) : Yapılan analizler sonucunda, son 10 yılda mevcut veri miktarının 40 kattan daha fazla arttığı görülüyor. Veri depolama işlemleri için yapılan harcamalar ise iki katına yaklaşıyor. Yaşanan artış durumu, tüm verilerin doğru ve etkin şekilde depolanabilmesi için iyi bir kurgu yapılmasını zorunlu kılıyor.
- Doğrulama Bileşeni (Verification) : Veriler söz konusu olduğunda öncelikli konular arasında “veri güvenliği” yer alıyor. Mevcut verilerin kimler tarafından ve hangi koşullarda görüntüleneceğine ilişkin çalışmalar ve hangi verilerin gizli kalması gerektiği, uygulanan işlemler arasında yer alıyor.
- Değer Bileşeni (Value) : Big Data bileşenleri içerisinde belki de en önemli olanı değer bileşenidir. Yapılan çalışmalarla elde edilmiş olan veriler, kurumlara değer yarattığı zaman anlam kazanmaktadır. Bu durum beraberinde, veri analizlerinin ve simülasyonlarının doğru bir şekilde kurgu yapılmasını gerektirmektedir.
Big Data İşleyişi
Big Data işleyişi hakkında temel prensip, mevcut verilerini en kullanışlı hale getirmektedir. Bu şekilde şirketlerin ve kurumların müşteri profilleri hakkında yenilenmiş bir bakış açısı kazanması mümkün olmaktadır. Her defasında ve sürekli olarak yeni kanallar oluşturmayı kendine ilke edinen Big Data işleyişi genel çerçevede bu akışı izlemektedir. Kullanıcıların en faydalı bilgiyi bularak, Big Data işleyiş prensiplerini uygulamaları en üstün verimi elde etmelerini destekleyecektir.
- Big Data işleyiş süreci aşağıdaki şekilde ilerlemektedir;
- Birbirinden farklı birden çok veri noktası arasında karşılaştırma yapılır
- Verilerin kendi arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma çalışması yapılır
- Mevcut ilişkileri tanımlamak, daha doğru ve spesifik kararlar alınmasını destekler
Big Data işleyişi genellikle, toplanmış olan verilere dayanan, yapısal modeller içeren, bir işlem akışıyla gerçekleştirilir. Bu işleyiş, “Big Data analizi nedir?” sorusuna da yanıt vermektedir. Her bir işlem için uygulanması gerekenlerden biri de, veri noktalarının mevcut yerlerini değiştirerek sonuçların nasıl etkilendiğinin izlenmesidir.
Big Data Proje Örnekleri Nelerdir?
Günümüz rekabet dünyasında büyük ölçekli şirketler, Big Data oluşturma süreçleri için oldukça dikkatli çalışıyor. Birbirinden farklı kullanıcı gruplarından alınan veriler, mantıksal bir çerçeveye oturtularak, doğru bir şekilde yorumlanıyor. Veri analizini doğru şekilde uygulayan firmalar, yüksek oranda avantaja sahip oluyor ve bu avantajı yeni pazarlama yöntemlerinin oluşturulmasında kullanıyorlar. Big Data uygulamaları için, yanılma payı olmadığını bilen kurumlar ve şirketler mevcut verilerin hazine değeri taşıdığını gözlemliyor.
Big Data analytics çalışmaları sonrasında geliştirilen proje örnekleri ise aşağıdaki şekilde listeleniyor;
Wallmart Çilek Turta Projesi
Wallmart, Amerika’nın önde gelen, perakende satış yapan mağazalar zinciridir. Amerika’da yaşanan kasırgalar sonrası kürek, çekiç gibi ürünlerin satışlarının arttığı gözlemlenmiştir. Enteresan olarak çilekli turta satışları da aynı süreçte artış göstermiştir. Wallmart gerçekleşen her ekstrem doğa olayında çilekli turta stoklarını arttırma yoluna gitmektedir ve süreçte tüm turta stokları tükenmektedir. Mağazalarında sensör ile izleme sistemlerinden de yararlanan Wallmart, müşterilerinin yoğun olduğunu bu sensörleri ile fark ettiğinde personel sayısını artırmakta ve yoğunluğu en iyi şekilde yönetmektedir. Aynı zamanda Big Data bileşenleri ile müşterilerinin satın alma davranışlarını tespit ederek, promosyon çalışmalarını bu doğrultuda yapmaktadır.
Google Salgın Uyarı Projesi
En güçlü arama motorları arasında yer alan Google, “soğuk algınlığına iyi gelen şeyler” gibi spesifik konularda aramaların çoğaldığını fark ettiğinde, herhangi bir salgın olma ihtimalini Big Data içerisinde yer alan hastaneler ile paylaşıyor. Hastane ve eczaneler verilen bilgi doğrultusunda konumları belirleyerek, hizmet kalitelerini arttırma yoluna gidiyor. Mevcut stoklarını veriler doğrultusunda düzenliyor. Sağlık endüstrisi içerisinde yer alan hastaneler, kaynaklarında bulunan röntgen işlemleri ve reçeteler gibi hastaların verilerini inceleyerek, hastalıkları önleyici tedbirler alabilmelerini sağlıyorlar.
Netflix ve House Of Cards Projesi
Dijital platformların devleri arasında bulunan Netflix, “House of Cards” dizisi henüz senaryolaştırma aşamasında iken, dizinin iki sezonunu yaklaşık 100 milyon dolara satın alıyor. Bunun nedeni, dizinin yönetmeni David Fincher ve başrol oyuncusu Kevin Spacey’in en beğenilen ve takip edilen selebritiler (Celebrity) ünlüler arasında yer aldığını Big Data veri analizi ile bilmesi olarak açıklanıyor.
Bir diğer neden ise, Netflix kullanıcı profil hareketlerinden ve beğeni sonuçlarından elde edilen verilerin, senaryonun ilgi göreceğinin bilinmesi oluyor. Big Data verilerinin en etkin ve doğru tespit edilmesinin somut örneği ve sonucu bu projede veriliyor. Dizinin afişlerinin de bu veriler doğrultusunda hazırlandığı da biliniyor. Netflix’e eklenen bu dizi ile gelen yeni kullanıcı sayısı, yapılan yatırımı çok kısa bir zamanda çıkarıyor.
Big Data Avantajları ve Dezavantajları
Big Datanın önemi her geçen gün daha fazla artıyor. Teknolojik dönüşümü tetikleyen en güçlü kavramlardan biri olan Big Data, dünya üzerinde yer alan tüm ülkelerin gelişmesini destekleyecek potansiyelleri içerisinde barındırıyor.
Birbirinden farklı sektörler üzerinde yapılan analizler gösteriyor ki, Big Data doğru bir şekilde algılandığında ve yorumlandığında, kurumsal ve toplumsal düzlemde fırsat sağlayan avantajlar sunuyor. Değer odaklı üretimi mümkün kılan Big Data bileşenleri, inovasyon çalışmalarının artmasını da destekliyor. İnternet kullanıcılarının Big Data ve uygulamaları hakkında bilinçlenme düzeyi arttıkça, gizliliğe duyarlılık ortaya çıkıyor.
İnsan faktörünü önemseyen, kullanıcı dostu, kişisel verilerinin güvenliğini sağlayan uygulamalar, öncelikler arasına girme potansiyeli taşıyor. Big Datanın belki de en büyük zaafı ve dezavantajı olarak gösterilen gizlilik sınırları, konuya hassasiyetle yaklaşan, gerekli durumlarda tepki gösteren kullanıcı profili sayesinde, kurumların şeffaf bir hizmet çalışması yapması konusunda yönlendirici rol alıyor.
Big Datanın kullanımı konusunda yeterli düzeyde bilgilendirme yapılmadığında, bireysel internet kullanıcıları yaptırım uygulanacak sert önlemleri talep edebiliyor. İnovasyon ve üretim çalışmalarını kısıtlayıcı özellik taşıyan bu durumun, gerekli düzenlemeler ve dengeli bir gizlilik politikası ile her iki yönde memnuniyet yaratacak şekilde dönüştürülmesi mümkün oluyor.
